Vào năm 2021, một hệ thống giám sát lũ lụt toàn cầu mới (Global Flood Monitoring-GFM), hoạt động gần như theo thời gian thực đã được tích hợp vào GloFAS. GFM mới cung cấp khả năng giám sát lũ lụt liên tục trên toàn thế giới bằng cách xử lý và phân tích ngay lập tức tất cả dữ liệu vệ tinh Copernicus Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) đang đến. Là một hệ thống hoàn toàn tự động, một trong những điểm mạnh của GFM là tính kịp thời cao của các sản phẩm. Thứ hai, việc triển khai ba thuật toán lập bản đồ lũ lụt vệ tinh tiên tiến do độc lập phát triển, củng cố tính mạnh mẽ và chất lượng cao của các bản đồ phạm vi nước và lũ lụt được suy raCác sản phẩm GFM được tính toán thông qua việc áp dụng một bộ thuật toán phát hiện lũ lụt vào dữ liệu vệ tinh thu được bởi Sentinel-1, một chòm sao Copernicus gồm hai vệ tinh quỹ đạo cực, hoạt động cả ngày lẫn đêm, thực hiện hình ảnh radar khẩu độ tổng hợp băng tần C, cho phép chúng thu được hình ảnh bất kể thời tiết. Các tập dữ liệu Sentinel-1 Cấp độ 1 đến sau đó trải qua các quy trình xử lý trước khi được chuyển tiếp đến các thuật toán để phát hiện mức độ ngập lụt và nước. Dữ liệu Sentinel-1 được thu thập ở chế độ Dải rộng giao thoa và Phạm vi mặt đất được phát hiện ở độ phân giải cao (Sentinel-1 IW GRDH). Các sản phẩm GRD bao gồm dữ liệu SAR tập trung đã được phát hiện, xem nhiều lần và chiếu đến phạm vi mặt đất bằng mô hình hình elip Trái đất và thông tin pha bị mất. Sản phẩm thu được có các pixel có độ phân giải không gian xấp xỉ vuông và khoảng cách pixel vuông với ít đốm hơn với độ phân giải không gian kém hơn. Trong trường hợp này, biên độ tán xạ ngược thô được lấy mẫu với kích thước pixel 10x10 m. Do độ nhạy cao hơn trong việc phân biệt nước với các bề mặt không phải nước nên chỉ dữ liệu phân cực VV được xem xét. Đầu ra của quá trình xử lý trước là Dữ liệu sẵn sàng phân tích (ARD) được định dạng và chia lưới, sau đó được chuyển tiếp ngay đến công cụ phát hiện lũ GFM, tại đó ba thuật toán chạy song song để tính toán các sản phẩm lập bản đồ lũ gần như theo thời gian thực. Thuật toán đầu tiên là HASARD, do Viện Khoa học và Công nghệ Luxembourg (LIST) phát triển, dựa trên công nghệ đã được cấp bằng sáng chế và xác thực về mặt khoa học, cho phép giám sát các vùng nước một cách có hệ thống, tự động và có độ chính xác cao bằng dữ liệu Sentinel-1. Thuật toán sử dụng một chuỗi phân tách hình ảnh theo thứ bậc, mô hình thống kê và phát triển vùng cực kỳ sáng tạo để phân định và phân loại các khu vực có phản ứng tán xạ ngược liên quan đến lũ lụt giữa hai lần thu thập hình ảnh từ cùng một quỹ đạo. Alg2 của Trung tâm Hàng không Vũ trụ Đức (DLR) tự động xác định các khu vực bị ngập trong dữ liệu SAR bằng cách sử dụng ngưỡng dựa trên ô phân cấp và tối ưu hóa phân loại bằng cách kết hợp nhiều nguồn thông tin khác nhau bằng lý thuyết logic mờ và phát triển vùng. Alg3 (Technische Universität Wien, TUW) khai thác toàn bộ lịch sử tín hiệu Sentinel-1 trong khối dữ liệu, được thực hiện bằng một tập hợp các lớp tham số thống kê được tính toán a-priori cung cấp đặc điểm có độ chính xác cao về bề mặt của Trái đất ở cấp độ pixel, cũng như sự phụ thuộc của góc tới đối với nhiệm vụ Sentinel-1. Với các tham số đó làm đầu vào và với di sản toán học của Bayes, quy trình phân định nước có thể được thiết kế tương đối mỏng về mặt tính toán và do đó phù hợp nhất cho các hoạt động toàn cầu trong NRT. Cuối cùng, bản đồ lũ lụt tổng thể được tính toán. Bản đồ "đồng thuận" này được lấy bằng cách kết hợp các kết quả của các thuật toán phát hiện lũ lụt đã đề cập ở trên. Để tạo ra sản phẩm kết hợp, mỗi pixel được gán tỷ lệ giữa số phân loại là ngập lụt với số thuật toán được áp dụng: ví dụ, một số bằng 1 có nghĩa là cả ba thuật toán đều đồng ý về phân loại của nó là ngập lụt. Phân loại cuối cùng rất đơn giản và dựa trên quyết định của đa số, tức là một pixel được chấp nhận là ngập lụt khi có ít nhất hai thuật toán phân loại nó là nước. Kết quả là, tất cả các điểm ảnh khác của Sentinel-1 được phân loại là không bị ngập. GFM tính toán thường xuyên 11 sản phẩm liên quan đến lũ lụt khác nhau, có thể truy cập thông qua tab lớp thủy văn của trình xem bản đồ GloFAS:1. Mức độ ngập lụt quan sát được: là tổng hợp của các khu vực ngập lụt được lập bản đồ là sự khác biệt giữa mức độ ngập lụt quan sát được S-1 và mặt nạ nước tham chiếu. Đầu ra của ba thuật toán (cụ thể là HASARD, ALGORITHM2 và ALGORITHM3) chạy song song được kết hợp một cách có hệ thống thành một sản phẩm duy nhất (tức là bản đồ đồng thuận). Để tạo ra sản phẩm kết hợp, mỗi pixel được gán tỷ lệ giữa số phân loại là ngập lụt với số thuật toán được áp dụng: một số bằng 1 có nghĩa là cả ba thuật toán đều đồng ý về phân loại của nó là ngập lụt. 3. Mức độ quan sát được của nước xác định các điểm ảnh được phân loại là nước mở và nước lặng bằng cường độ tán xạ ngược SAR của Sentinel-1 và được suy ra bằng thuật toán lập bản đồ lũ lụt tổng hợp. Để lập bản đồ các điểm ảnh mức độ nước cho một ngày nhất định, thuật toán sử dụng dữ liệu Sentinel-1 overpass cộng với các tham số SAR Sentinel-1 được tạo ngoại tuyến và các tập dữ liệu chủ đề phụ trợ như Mặt nạ loại trừ và địa hình (ví dụ: DEM và chỉ số HAND) làm đầu vào.2. Mặt nạ nước tham chiếu xác định các điểm ảnh được phân loại là nước mở và nước lặng, cả nước thường xuyên và nước theo mùa, bằng cách sử dụng cường độ tán xạ ngược SAR Sentinel-1 sử dụng thuật toán lập bản đồ lũ lụt tổng hợp. Trong khi lập bản đồ phạm vi nước thường xuyên sử dụng tán xạ ngược trung bình của tất cả dữ liệu Sentinel-1 trong khoảng thời gian hai năm làm đầu vào, thì lập bản đồ nước tham chiếu theo mùa sử dụng tán xạ ngược trung bình của tất cả dữ liệu Sentinel-1 từ một tháng nhất định trong khoảng thời gian hai năm làm đầu vào. Do đó, có mười hai mặt nạ khả dụng, một mặt nạ mỗi tháng, bao gồm thông tin về phạm vi nước tham chiếu thường xuyên và theo mùa. Cơ sở dữ liệu tham số này được cập nhật một lần một năm. Mặt nạ loại trừ chỉ ra các vị trí pixel mà dữ liệu SAR không thể cung cấp thông tin cần thiết để phân định lũ lụt mạnh mẽ. Nó kết hợp các hiệu ứng tĩnh dẫn đến không có độ nhạy trong lập bản đồ lũ lụt, giống nước, địa hình mạnh và bóng radar.Giá trị bất định là độ bất định ước tính của bản đồ lũ lụt, đối với tất cả các khu vực nằm ngoài mặt nạ loại trừ. Các bản đồ được tạo ra cùng với sản phẩm bản đồ nhị phân như một đánh giá đơn giản về độ tin cậy trong phương pháp phát hiện phạm vi lũ lụt tổng thể. Đầu tiên, thông tin bất định từ mỗi thuật toán riêng lẻ được thể hiện trong cùng một phạm vi số [0, 100] để đảm bảo khả năng so sánh và tạo điều kiện thuận lợi cho việc hài hòa hơn nữa. Cờ tư vấn cho biết chất lượng bản đồ lũ lụt có thể giảm do các điều kiện môi trường hiện hành (ví dụ: gió, băng, tuyết, đất khô) hoặc chất lượng dữ liệu đầu vào bị suy giảm do nhiễu tín hiệu từ các nhiệm vụ SAR khác (ví dụ: Radarsat)Lớp siêu dữ liệu Sentinel-1 chứa thông tin có sẵn về các tham số thu thập dữ liệu S-1 được sử dụng để phát hiện lũ lụt.Dấu chân Sentinel-1 là ranh giới hình ảnh của dữ liệu S-1 được sử dụng.Lịch trình Sentinel-1 là lịch trình thu thập dữ liệu S-1 tiếp theo cho mỗi AOI cụ thể.Lớp Dân số bị ảnh hưởng cung cấp số lượng người ước tính bị ảnh hưởng bởi lũ lụt, được lập bản đồ theo lớp phủ không gian của phạm vi lũ lụt được quan sát và dân số được chia lưới (GHS) Bản đồ vùng đất bị ảnh hưởng thể hiện các khu vực bị ngập lụt theo cách sử dụng đất do dịch vụ Copernicus cung cấp.